解释器文件(interpreter file)

解释器文件(interpreter file)是以:

#! pathname [ optional-argument ]

作为起始行的文本文件,exec执行的不是解释器文件,而是解释器,即pathname.

简单来说,当以一个解释器文件作参数调用exec时,exec内部首先会得到错误,因为该文件

并非机器可执行,于是把它识别为解释器文件,调用pathname(那应该是execl啊,但书上说

是execlp),并传给它参数:

optional-argument, interpreter-file's path, arguments of the interpreter-file

可能与具体实现有些出入吧,但就此打住好了.

采用解释器文件比在shell中调用解释器减少了开销,在后一种情况,sh首先被执行,然后sh

会对解释器进行fork, exec, wait,而在前一种情况,只是直接执行解释器罢了.

 

*就算直接从shell中调用shell script,也是fork, exec, wait,不过exec执行的是sh.

### 如何在 PyCharm 中配置和安装 Python 解释器 #### 卸载现有 Python 版本 为了确保新的解释器配置不会受到旧版本的影响,建议先卸载电脑中已有的 Python 安装,并确认环境变量中不再有之前的 Python 路径[^1]。 #### 配置 Anaconda 作为 Python 解释器 如果选择使用 Anaconda 来管理 Python 环境,在 PyCharm 中可以通过如下方式添加: - 打开 PyCharm 并进入 `File` -> `Settings` (Windows/Linux) 或者 `PyCharm` -> `Preferences` (macOS). - 寻找并点击左侧菜单中的 `Project: your_project_name`. - 接着选择 `Python Interpreter`. - 在右上角找到齿轮图标 (`⚙️`) ,然后选择 `Add...`. 此时会弹出一个新的窗口用于设置虚拟环境或选择现有的解释器路径: - 对于 **已有 Anaconda 安装**, 可以通过浏览文件系统来定位到 Anaconda 的安装目录下的 python.exe (Windows)或是 bin/python(Linux/macOS),以此指定为项目的解释器. 对于那些希望创建新环境而不是直接利用全局环境的情况来说,则可以在上述过程中进一步操作: - 当选择了 `Add...` 后可以选择 `Conda Environment`, 进而决定是要基于某个特定的 conda environment file (.yml), 创建全新的独立环境还是复制当前 base 环境. 完成以上步骤之后, 应该能够在 PyCharm 内部成功地识别所选的 Python 解释器及其关联库了. ```bash # 如果需要手动激活 anaconda 环境可以尝试此命令 source activate myenv # Linux/Mac activate myenv # Windows ```
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